Диффузионная модель для безусловной генерации небольших изображений милых бабочек.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Peter Lysakovski разработал эту диффузионную модель для безусловной генерации изображений милых бабочек. Она использует DDPMPipeline из библиотеки Diffusers и распространяется в формате Diffusers с весами Safetensors. Лицензия — MIT.
Модель создаёт изображения без текстового запроса и рассчитана на генерацию бабочек размером 32 × 32 пикселя. Она подходит для учебных демонстраций диффузионной генерации и создания небольших изображений для экспериментов. README не сообщает о поддержке текстового управления изображениями или о других задачах.
Модель генерирует изображения без текстового управления; её назначение ограничено изображениями бабочек низкого разрешения 32 × 32 пикселя.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a diffusion model for unconditional image generation of cute 🦋.
from diffusers import DDPMPipeline
pipeline = DDPMPipeline.from_pretrained('Peter-Lysakovski/sd-class-butterflies-32')
image = pipeline().images[0]
image
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Безусловная генерация изображений пока не поддерживается.